Mối đe dọa của AI đối với an ninh việc làm thực sự như thế nào? Một cuộc phỏng vấn với Giáo sư AI Alejandro Piad Morffis

“Sẽ thật điên rồ nếu hóa ra các lập trình viên lại dễ dàng tự động hóa hơn các luật sư.” -Giáo sư Alejandro Piad Morffis.

Sự gia tăng áp dụng các mô hình AI tạo ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Microsoft Bing, Google Bard, Stable Diffusion, v.v., trong khi không thể bác bỏ những ưu điểm của các mô hình này, nó đã dẫn đến một nỗi sợ hãi quá mức và bừa bãi, nhưng không phải là vô căn cứ. bởi các thành viên của công chúng về khả năng các mô hình AI này gây nguy hiểm cho việc đảm bảo việc làm cho hàng triệu công nhân trên toàn thế giới.

Như đã mô tả trước đó, mối đe dọa của AI đối với công việc của con người, mặc dù được phóng đại và gây khó chịu, nhưng không phải là vô căn cứ.

Khả năng AI thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, xử lý lượng lớn thông tin và bắt chước quá trình ra quyết định giống như con người khiến nó trở thành một công cụ rất tốt để nâng cao tính sáng tạo, năng suất và hiệu quả.

Để trả lời câu hỏi “Liệu AI có lấy đi công việc của chúng ta?” Tôi đã tranh thủ sự giúp đỡ của một chuyên gia tên là Giáo sư Alejandro Piad Morffis , Giáo sư AI tại Đại học Havana, Cuba. Giáo sư là người cố vấn, người thầy, người bạn và quan trọng nhất là người truyền cảm hứng cho tôi.

Làm thế nào tôi hy vọng để tiếp cận điều này

Các câu hỏi sẽ được đánh dấu sẵn bằng chữ "Q" trong khi các câu trả lời sẽ được đánh dấu bằng chữ "A". Liên quan đến các câu hỏi, tôi hy vọng sẽ đề cập đến các câu hỏi kỹ thuật và triết học vì Giáo sư Morffis cũng có niềm yêu thích với Triết học.

Cũng cần lưu ý rằng tôi sẽ cung cấp các liên kết đến một số khái niệm phức tạp để nắm bắt, vì mục đích hiểu biết.

Chúng ta hãy bắt đầu!

Q: Đầu tiên, bạn có thể cho chúng tôi biết một chút về bản thân, trình độ chuyên môn của bạn, v.v.?

A: Tên tôi là Alejandro Piad, tôi học chuyên ngành Khoa học Máy tính tại Trường Toán và Khoa học Máy tính tại Đại học Havana, Cuba. Tôi đã lấy bằng Thạc sĩ Khoa học Máy tính cũng tại cùng trường đại học vào năm 2016 và lấy được bằng Tiến sĩ kép. về Khoa học Máy tính tại Đại học Alicante và bằng Tiến sĩ. bằng Toán học tại Đại học Havana vào năm 2021.

Tiến sĩ của tôi là khám phá tri thức từ ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt tập trung vào trích xuất thực thể và quan hệ từ văn bản y học.

Kể từ khi học cao học, tôi đã giảng dạy tại Đại học Havana, tôi là giảng viên chính về Lập trình, Trình biên dịch và Thiết kế thuật toán, đồng thời cũng là giảng viên thỉnh thoảng về Học máy và các môn học khác.

Kể từ năm 2022, tôi là giáo sư toàn thời gian ở đó, tôi cũng là một trong những người sáng lập ngành Khoa học dữ liệu mới, ngành đầu tiên thuộc loại này ở Cuba và tôi đã viết toàn bộ chương trình Lập trình và Hệ thống máy tính cho ngành nghề đó, tôi tiếp tục nghiên cứu về NLP, ngay bây giờ tập trung vào các phương pháp tiếp cận biểu tượng thần kinh để khám phá tri thức, kết hợp LLM với các hệ thống biểu tượng.

Q: Bạn đã làm việc với các hệ thống AI được bao lâu rồi?

Trả lời: Tôi đã chơi trò chơi với AI khi còn là sinh viên đại học và đã thực hiện một số dự án dành cho sinh viên về thị giác máy tính và siêu dữ liệu. Sau khi tốt nghiệp, tôi bắt đầu học thạc sĩ về Đồ họa máy tính, nhưng như một dự án phụ, tôi đã thực hiện một số nghiên cứu về NLP, cụ thể là về phân tích tình cảm trên Twitter.

Sau khi học xong thạc sĩ, tôi bắt đầu nghĩ đến việc làm bằng tiến sĩ. và hòa nhập với máy học.

Vì vậy, bạn có thể nói khoảng 10 năm kể từ khi tôi bắt đầu coi trọng AI. Bài báo cũ nhất của tôi liên quan đến nội dung này là vào khoảng năm 2012.

Q: Điều đó thật ấn tượng! Bạn đã làm việc với AI trước khi nó trở nên tuyệt vời. Bạn tin điều gì là tiến bộ kỹ thuật quan trọng nhất trong AI đã góp phần vào việc áp dụng chính nó hiện nay và các mối đe dọa thay thế công việc kéo theo đó?

A: Chà, nó luôn tuyệt vời, chỉ là không ở bên ngoài học viện. Tôi muốn nói, giao điểm của hai trực giao sự phát triển: việc phát hiện ra các kiến trúc mạng thần kinh nhân tạo như Transformer, giải quyết được nhiều vấn đề về khả năng mở rộng của các kiến trúc trước đó và phát minh ra phần cứng nơi bạn có thể chạy các kiến trúc cụ thể đó ở quy mô siêu hiệu quả.

Hỏi: Hấp dẫn! Theo ý kiến chuyên môn của bạn với tư cách là một nhà giáo dục và nhà nghiên cứu AI, những ngành nào có nguy cơ bị AI thay thế?

A: Tôi không biết liệu có ngành nào sẽ bị thay thế hoàn toàn hay không, nhưng tôi chắc chắn rằng sẽ có những thay đổi lớn. Về lâu dài, tất nhiên, không ai nói trước được điều gì. Nhưng trong ngắn hạn và trung hạn (5-10 năm), với những gì chúng ta đang thấy với các mô hình ngôn ngữ, tôi cá rằng bất kỳ ai có công việc dựa trên việc lọc và xử lý ngôn ngữ tự nhiên một cách nông cạn sẽ phải tính toán một số việc phải làm.

Điều này bao gồm tất cả các loại vai trò quản lý, kể cả bất kỳ ai có công việc là đọc email, tóm tắt và xây dựng báo cáo. Bất kỳ loại thư ký nào không vượt ra ngoài việc ghi chú và lên lịch công việc. Người viết quảng cáo làm việc với nội dung theo khuôn mẫu.

Về cơ bản, bất kỳ nhiệm vụ tạo nội dung nào dưới mức độ sáng tạo thực tế của con người sẽ rẻ hơn để tự động hóa so với trả tiền cho con người. ngẫu nhiên con vẹt. Vì vậy, những điều đó sẽ biến mất. Theo giả thuyết, một người viết quảng cáo duy nhất sử dụng ChatGPT trong tương lai gần sẽ có thể tạo ra nhiều nội dung hơn gấp 3 đến 10 lần với cùng chất lượng.

Không phải vì mô hình sẽ cung cấp cho họ chất lượng cuối cùng mà họ hướng tới, mà bởi vì mô hình sẽ cung cấp cho họ 90% chất lượng, và sau đó khả năng sáng tạo thực sự của con người xuất hiện như một quả anh đào trên đỉnh và bổ sung 10% cuối cùng. Giáo dục cũng phải thay đổi đáng kể. Chúng ta có thể nói thêm về điều đó nếu bạn muốn.

Q: Đây là một góc chụp rất đẹp. Bạn là một nhà giáo dục và từ tác phẩm của bạn có tiêu đề " Suy nghĩ lại về giáo dục đại học ", bạn rõ ràng biết cơ sở giáo dục không thích thay đổi như thế nào. Bạn có nghĩ rằng giáo dục chính quy có thể phụ thuộc vào sự tồn tại trong thế giới hậu AI không?

A: Vâng, giới học thuật sẽ thích nghi. Đây là tổ chức tồn tại lâu nhất trong nền văn minh phương Tây. Nó có trước tất cả các tôn giáo chính thống của chúng ta, và nó đã tồn tại qua mọi thay đổi lớn của nền văn minh. Nó sẽ thay đổi đáng kể, vì nó đã thay đổi qua các thời đại.

Hỏi: Việc xã hội xem xét các tác động đạo đức của AI và chuyển đổi công việc quan trọng như thế nào?

Trả lời: Tất cả công nghệ đều có những vấn đề tiềm ẩn và công nghệ càng tiên tiến thì việc xem xét chúng càng cấp bách. AI là một công nghệ rất mạnh mẽ với khả năng phá vỡ mọi mối quan hệ kinh tế của chúng ta.

Nó là một cái gì đó ở cấp độ của một cuộc cách mạng công nghiệp, vì vậy nó sẽ có những tác động to lớn, và vì vậy mối quan tâm phải ở cùng một mức độ.

Một điều khác với công nghệ đột phá trước đây là phần lớn, công nghệ mới tự động hóa các công việc đòi hỏi ít kỹ năng nhận thức nhất, điều này đã xảy ra với nông nghiệp, sản xuất, khai thác mỏ, v.v.

Tuy nhiên, lần này, chúng ta đang trên đà thay thế một số lượng lớn công việc văn phòng trong khi để lại nhiều công việc văn phòng không bị gián đoạn. vì vậy chúng ta sẽ có nhiều người đã quen làm việc trong văn phòng nhận thấy rằng AI cũng có thể thực hiện công việc của họ (hoặc có thể tốt hơn một chút) và rẻ hơn nhiều, vì vậy họ sẽ phải nâng cấp kỹ năng của mình một cách đáng kể hoặc họ sẽ phải chuyển sang những công việc ít kỹ năng hơn.

Có những cân nhắc về đạo đức khác, có rất nhiều khả năng lạm dụng công nghệ AI để cung cấp thông tin sai lệch, tin tức giả mạo, gây rối loạn xã hội, v.v. Tôi không nghĩ rằng chúng ta đã chuẩn bị sẵn sàng cho một số lượng lớn chatbot giống con người chiếm lấy Twitter; nó đã bắt đầu xảy ra.

Ngoài ra còn có các vấn đề thiên vị, khi các hệ thống này ngày càng trở nên phổ biến, tác hại có thể tập trung vào các nhóm thiểu số, vì vậy mọi người sẽ không gặt hái được lợi ích của AI ở mức độ như nhau, một số nhóm thiểu số sẽ nhận được nhiều nhược điểm hơn những người không. từ thiểu số.

Hỏi: Nói cách khác, chúng ta nên chú ý bởi vì, không giống như các hình thức tự động hóa trước đây, AI cũng có khả năng phá vỡ các công việc đòi hỏi nhận thức.

A: Yeah, đặc biệt là những công việc đó. Nó sẽ tự động hóa nhiều công việc văn phòng hơn so với công việc văn phòng, ít nhất là trong thời gian tới. Đó là một cái gì đó mới và xã hội không quen với việc phải đối phó với sự gián đoạn công việc như vậy.

Đây là những người đã học đại học và ít nhiều tin rằng công việc của họ là an toàn, hoặc ít nhất là an toàn hơn so với tài xế taxi, người bán bánh pizza, người làm vườn, bạn đề cập đến điều đó.

Q: Điều này có ý nghĩa, chúng ta hãy đánh một chút gần nhà. Bạn có tin rằng sự gia tăng khả năng của AI cuối cùng sẽ dẫn đến việc giảm việc làm nói chung cho các kỹ sư/nhà phát triển phần mềm không?

Trả lời: Về lâu dài, tất cả các công việc sẽ phát triển theo những cách không thể đoán trước, bao gồm cả công nghệ và phát triển phần mềm. Trí tuệ nhân tạo và những tiến bộ công nghệ sẽ biến những nghề này đến mức dường như chúng đã biến mất.

Tuy nhiên, trong ngắn hạn và trung hạn, việc giảm số lượng kỹ sư phần mềm khó có thể xảy ra do nhu cầu về phần mềm ngày càng tăng trong các ngành công nghiệp khác nhau. Nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia lành nghề này vượt xa số lượng cá nhân được đào tạo hiện tại có khả năng xây dựng phần mềm.

Cuộc cách mạng AI sẽ theo mô hình tương tự như các đột phá công nghệ trước đây trong khoa học máy tính như trình biên dịch, môi trường phát triển tích hợp, điện toán đám mây, bộ chứa, hoàn thiện mã và IntelliSense.

Những đổi mới này giúp lập trình dễ tiếp cận hơn đối với những người không có nền tảng chính thức cao và mở rộng cơ hội cho các nhà phát triển.

Trong 20 năm tới, chúng ta có thể mong đợi sự bùng nổ của những người tham gia vào lĩnh vực phát triển phần mềm. Mặc dù vai trò công việc có thể thay đổi phần nào theo xu hướng công nghệ đang phát triển, nhưng có khả năng sẽ tiếp tục tăng trưởng đối với những người quan tâm đến việc học cách lập trình và viết mã.

H: Điều này thật khó tin, mặc dù, việc phát hành các mô hình AI Sáng tạo như Co-Pilot của GitHub và dòng mô hình GPT đã làm dấy lên (xin thứ lỗi cho cách chơi chữ của tôi) về khả năng các nhà phát triển phần mềm mất việc vào tay AI. Bạn nói gì về điều này?

A: Hãy nhìn vào những con số. Tất cả những gì tôi thấy là nhiều quảng cáo việc làm hơn cho các nhà phát triển phần mềm. Xu hướng vẫn đang leo thang.

H: Jeff Clune, một cựu kỹ sư OpenAI, gần đây đã đưa ra dự đoán tại hội nghị Tranh luận về An toàn AI, ông tuyên bố rằng có 30% khả năng AI sẽ có khả năng xử lý "50% công việc có giá trị kinh tế" vào năm 2030 , điều này có ý nghĩa gì đối với thị trường lao động của nhà phát triển nói chung?

Trả lời: Đầu tiên, tôi không biết bạn sẽ nghĩ như thế nào về 30% cơ hội tự động hóa 50% công việc thậm chí trông như thế nào. Đó có phải là 15% kỳ vọng mất việc của bạn không?

Q: Tôi đoán những con số tạo nên một cảnh khó hiểu. Nhưng điểm cốt yếu là; Các nhà phát triển phần mềm có nhiều lý do để lo lắng về sự an toàn trong công việc của họ và nhiều nhiệm vụ mà họ hiện đang dành nhiều thời gian thực hiện đang được tự động hóa. Tốc độ mà tại đó xảy ra sẽ tăng tốc.

Trả lời: Đúng, nhưng vấn đề là, nhiều nhiệm vụ mà các nhà phát triển dành phần lớn thời gian của họ có giá trị khá thấp và chúng tôi sẽ tốt hơn nhiều nếu chúng được tự động hóa: gỡ lỗi, viết bài kiểm tra, thực hiện tối ưu hóa mã phiền phức. Khi bạn tự động hóa tất cả những điều đó, chúng ta sẽ có nhiều thời gian hơn cho những phần thực sự quan trọng của quá trình phát triển phần mềm, vốn chưa bao giờ là về viết mã.

Q: Bạn có thể nói thêm về những phần đó không?

Trả lời: Thiết kế kiến trúc và cấp độ cao, trải nghiệm người dùng, tương tác giữa người và máy tính, và đó chỉ là về bản thân phần mềm. Công nghệ phần mềm thực sự là về mối quan hệ giữa phần mềm và con người, cả những người tạo ra phần mềm và những người sử dụng phần mềm. Vì vậy, kỹ năng phần mềm chỉ là một nửa của câu chuyện. Hiểu người dùng và đồng nghiệp của bạn là một nửa còn lại.

Q: Điều này tương tự như cách công việc cốt lõi của kế toán là truyền đạt thông tin tài chính chứ không phải lập báo cáo tài chính, thật hấp dẫn! Thật công bằng khi nói rằng khả năng của AI sẽ tăng lên sau 10-20 năm nữa. Chúng ta với tư cách là một xã hội & loài đã chuẩn bị như thế nào để giải quyết khả năng thay đổi/mất việc làm do khả năng áp dụng AI? Điều này ảnh hưởng như thế nào đến ý thức về mục đích của chúng ta với tư cách là con người?

A: Rất khó để nói, tất nhiên, chúng ta đang ở giữa một cuộc cách mạng công nghiệp ít nhất cũng lớn như cuộc cách mạng bộ vi xử lý hoặc cuộc cách mạng internet, không ai vào năm 1960 có thể hình dung năm 1980 sẽ như thế nào.

Theo định nghĩa, xã hội không bao giờ sẵn sàng cho sự thay đổi. Đó là bản chất của một hệ thống, một thứ cố gắng duy trì hiện trạng của nó. Nhưng con người là loài xã hội dễ thích nghi nhất ngoài kia, vì vậy tôi nghĩ chúng ta sẽ xoay sở được. Rất nhiều người sẽ phải chịu đau khổ, và đó là điều mà chúng ta phải nỗ lực, chắc chắn, nhưng theo quan điểm của tôi sẽ không có chuyện tận thế xảy ra.

Q: Đã có rất nhiều cuộc thảo luận về tiềm năng lạc hậu của AI. Tại sao bạn nói không có ngày tận thế sẽ xảy ra?

A: Tôi vẫn chưa thấy lập luận nào thực sự thuyết phục về viễn cảnh ngày tận thế. Rất nhiều lập luận dường như được khẳng định dựa trên lý luận như "chúng ta không biết điều này sẽ phát triển như thế nào nên nó có thể sẽ giết chết tất cả chúng ta" và đó là một ngụy biện logic cổ điển: về cơ bản, bạn đang đưa ra suy luận do thiếu kiến thức.

Hỏi: Điều này là đúng. Nhưng vấn đề căn chỉnh AI có vẻ hợp lý.

A: Tôi nghĩ chúng ta sẽ giải quyết được, ít nhất là đủ tốt để tránh những viễn cảnh tận thế. Các vấn đề căn chỉnh nghiêm trọng nhất yêu cầu bạn phải tin vào phiên bản mạnh mẽ của luận án trực giao mà tôi không tin là hợp lý.

Hỏi: Hấp dẫn! Quay trở lại vấn đề tự động hóa, làm thế nào chúng ta có thể tận dụng AI để tăng cường công việc của con người thay vì thay thế nó và những ngành công nghiệp nào đã chín muồi cho hình thức cộng tác này?

Trả lời: Tôi nghĩ đó là điều tự nhiên, khi chúng ta tự động hóa ngày càng nhiều công việc nhận thức tầm thường (ví dụ: tóm tắt tài liệu hoặc tìm tài liệu tham khảo có liên quan), con người chúng ta sẽ làm việc trên những phần sáng tạo nhất trong công việc của mình. Một số công việc có rất ít điều đó để bắt đầu, và ở đó tôi thấy một thách thức vì có thể những công việc đó sẽ bị tự động hóa hoàn toàn hoặc gần như hoàn toàn.

Nhưng hầu hết các công việc tri thức đều có khía cạnh sáng tạo, phần mà bạn thực sự làm một điều gì đó mới lạ.

Về những lĩnh vực nào đã chín muồi cho điều này, tôi không thể nói nhiều về điều gì khác nhưng ít nhất trong giáo dục, tôi nghĩ rằng chúng ta đang hướng tới một cuộc cách mạng cần thiết từ lâu.

Các giáo sư chúng tôi không còn cần phải là người gác cổng thông tin nữa. Thay vì dành phần lớn thời gian để chấm đi chấm lại cùng một bài luận, giờ đây chúng tôi có thể tập trung vào việc đưa ra phản hồi cá nhân tốt nhất có thể cho từng học sinh.

Hỏi: AI có thể cách mạng hóa hệ thống giáo dục bằng những cách nào? Có lẽ nhiều kỹ thuật giảng dạy thích nghi tối ưu cho sinh viên.

Đ: Có một số cách dễ dàng và sau đó một số cách không dễ dàng. Đầu tiên chỉ là vấn đề tăng khả năng tiếp cận tri thức. Bây giờ hầu hết mọi thứ bạn muốn tìm hiểu, ít nhất bạn có thể tìm thấy thông tin liên quan trên internet để bắt đầu, nhưng nó thường được chia thành nhiều nguồn với mức độ chi tiết khác nhau, nội dung mâu thuẫn, phong cách ngôn ngữ khác nhau, v.v.

Ứng dụng tương đối dễ dàng đầu tiên chỉ là ở đây lấy một loạt nguồn này về một số chủ đề và cung cấp cho tôi tổng quan cấp cao về các điểm chính được tóm tắt, với các liên kết để tìm hiểu sâu hơn, v.v. một vấn đề quan trọng).

Một cách khác là đơn giản giải phóng các nhà giáo dục khỏi các nhiệm vụ tầm thường để họ có thêm thời gian tập trung vào việc tạo ra trải nghiệm học tập. Nhưng cho đến nay, điều quan trọng nhất mà tôi tin là tiềm năng học tập được cá nhân hóa.

Bạn có thể có một trợ lý AI và nói với nó "Tôi muốn học cách chế tạo tên lửa" và nó có thể tạo ra một kế hoạch rất chi tiết, đặc biệt cho bạn, dựa trên những gì nó đã biết mà bạn biết, nó sẽ cho bạn biết, tại đây, đầu tiên hãy xem video này, bây giờ hãy tham gia khóa học ngắn hạn này, bây giờ hãy đọc chương này của cuốn sách này,... Và hướng dẫn bạn trong 3 tháng để học một điều gì đó thật cụ thể.

Q: Điều này thực sự hứa hẹn! Bạn tạo ra một trường hợp vững chắc cho con người thích nghi. Bạn đã nói về sự thiên vị, có công bằng không khi nói rằng việc áp dụng AI trên quy mô lớn sẽ ảnh hưởng đến thiểu số? Nếu có làm thế nào điều này có thể được chống lại?

Trả lời: Chắc chắn rồi, học máy theo định nghĩa được đào tạo dựa trên số đông, vì vậy nó sẽ luôn gây tổn hại nhiều nhất cho những người có trường hợp sử dụng không phù hợp với số đông vì bất kỳ lý do gì.

Đặc biệt, bất cứ khi nào bạn đào tạo các mô hình để dự đoán hành vi của con người hoặc tương tác với con người, nó có xu hướng hoạt động tốt hơn đối với các quần thể con được thể hiện tốt nhất trong dữ liệu.

Bạn có thể làm gì? Bắt đầu bằng cách nâng cao nhận thức về những vấn đề này và đảm bảo kiểm tra kỹ lưỡng các mô hình của bạn để phát hiện sai lệch. Hãy thật cẩn thận về cách bạn thu thập dữ liệu, đừng đi theo cách dễ dàng là thu thập dữ liệu trên web và hãy nỗ lực tìm các nguồn dữ liệu có chất lượng cao và đa dạng cao.

Nhưng trên hết, hãy bao gồm những người đa dạng với các quan điểm khác nhau trong nhóm của bạn. Bạn không thể giải quyết một vấn đề mà bạn không thể nhìn thấy.

Hỏi: Điều này khiến tôi phải suy nghĩ. Có khả năng quyền truy cập vào các công cụ AI nói trên sẽ được chuyển cho những người có khả năng tài chính không?

Đ: Tôi hy vọng cộng đồng nguồn mở sẽ cung cấp các công cụ này cho tất cả mọi người. Chúng ta đã thấy quyền truy cập vào hệ điều hành miễn phí, bộ ứng dụng văn phòng miễn phí, công cụ trò chơi miễn phí, trình chỉnh sửa mã miễn phí, v.v., sẽ mang lại lợi ích gì cho những đứa trẻ sáng tạo ở những vùng nghèo hơn trên thế giới.

Tôi tin rằng chúng ta sẽ có các công cụ AI nguồn mở tốt như các công cụ thương mại, giống như cách chúng ta có các công cụ dành cho nhà phát triển nguồn mở tốt như các công cụ thương mại.

Q: Điều này có vẻ thực sự khả thi. Bạn sẽ đưa ra lời khuyên nào cho sinh viên của mình để chuẩn bị cho lực lượng lao động trong thế giới hậu AI?

Trả lời: Nếu bạn đang học khoa học máy tính, lời khuyên cơ bản là tập trung vào các nguyên tắc cơ bản, không chỉ các công cụ. Các công cụ sẽ thay đổi nhưng các nguyên tắc cơ bản sẽ vẫn phù hợp trong một thời gian dài. Nếu nghiên cứu thứ gì khác, hãy tìm hiểu cách AI có thể cải thiện năng suất của bạn và tìm hiểu nhiều về những hạn chế của nó. Sử dụng nó để làm cho công việc của riêng bạn tốt hơn.

Q: Điều này có ý nghĩa, các nguyên tắc cơ bản sẽ đứng trước thử thách của thời gian. Cảm ơn rất nhiều vì đã dành thời gian cho Giáo sư Morffis. Có lời kết thúc nào không?

A: Cuộc cách mạng AI đã đến. Tất cả chúng ta đều có thể là một phần của nó, bằng cách học cách sử dụng công nghệ này để tạo ra những điều tốt đẹp và cải thiện cuộc sống của mọi người.

Cũng được xuất bản ở đây